此次合作將把 Stereolabs 的立體相機與霍尼韋爾的 SwiftDecoder 軟件整合到一個創(chuàng)新的移動解決方案中。其中，Stereolabs 的立體相機采用基于視覺的人工智能感知系統(tǒng)來測量產(chǎn)品尺寸，而霍尼韋爾的 SwiftDecoder 軟件則可捕捉條形碼數(shù)據(jù)及其他文字信息。這將使物流運營商能夠更好地規(guī)劃卡車裝載、了解運輸所需的車輛數(shù)量，并有效追蹤正在運輸?shù)奈锲贰?/span>

這款全新的聯(lián)合解決方案整合了 Stereolabs 的 ZED 立體相機、計算器以及霍尼韋爾的 SwiftDecoder 條形碼解碼軟件，用于捕捉關鍵的重量和尺寸信息。隨后，數(shù)據(jù)會自動上傳至中央數(shù)據(jù)庫，使企業(yè)能夠實時了解每輛拖車內(nèi)運輸?shù)南渥雍屯斜P的體積及構成，從而規(guī)劃出最高效、最具成本效益的運輸、裝載或卸貨方式。該方案能夠快速、準確地測量配送中心內(nèi)箱子和托盤的尺寸、體積及重量，助力提升配送速度并降低運輸成本。

Stereolabs 成立于 2010 年，其總部位于美國舊金山，同時在紐約和巴黎設有辦公室。該公司是全球 3D 計算機視覺領域的領導者，致力于讓機器擁有像人類一樣的視覺。其產(chǎn)品結合了硬件、軟件和云平臺，通過開發(fā)深度學習和 3D 重建算法，提供實時的空間分析數(shù)據(jù)和建議，使物體和物理空間能夠感知和理解其環(huán)境。Stereolabs 的業(yè)務服務于機器人、交通、國防、零售、智慧城市、體育、農(nóng)業(yè)和制造業(yè)等多個行業(yè)，用戶超過 50,000 家。其知名產(chǎn)品 ZED 立體相機系列及相關 SDK，能夠實現(xiàn)實時深度感知、運動跟蹤和 3D 映射，為物流自動化、智能基礎設施等領域提供了視覺智能支持。

Stereolabs 首席產(chǎn)品官奧利維爾・布勞恩（Olivier Braun）稱：“將霍尼韋爾的 SwiftDecoder 軟件與我們的 ZED 相機及先進的感知組件進行整合，是一個順暢且高效的過程。我們現(xiàn)在能夠提供一款豐富的一體化數(shù)據(jù)捕捉解決方案 —— 融合了產(chǎn)品尺寸、條形碼數(shù)據(jù)、光學字符識別（OCR）信息和高質(zhì)量圖像 —— 可無縫集成到任何倉庫管理系統(tǒng)中。”

霍尼韋爾創(chuàng)立于 1906 年，由馬克・C・霍尼韋爾創(chuàng)辦，其歷史最早可追溯至 1885 年發(fā)明家 Albert Butz 取得熔爐標準儀和報警器專利。歷經(jīng)多次業(yè)務拓展與公司合并，1999 年霍尼韋爾與聯(lián)合信號公司合并為現(xiàn)今的霍尼韋爾國際。目前，公司總部位于美國北卡羅來納州夏洛特，作為一家多元化的跨國企業(yè)，服務于全球多個行業(yè)和地區(qū)，擁有約 110,000 名雇員，其中約 44,000 名在美國，長期位列《財富》雜志 100 強公司。

霍尼韋爾業(yè)務圍繞自動化、航空未來和能源轉型三大強勁趨勢展開，并以霍尼韋爾 Accelerator 操作系統(tǒng)和霍尼韋爾 Forge 物聯(lián)網(wǎng)平臺為支撐，通過航空航天技術、工業(yè)自動化、樓宇自動化以及能源與可持續(xù)發(fā)展解決方案等業(yè)務部門，為各類組織解決全球最艱巨、最復雜的挑戰(zhàn)，提供切實可行的解決方案和創(chuàng)新成果，助力打造更智能、更安全、更可靠且更可持續(xù)的世界。

霍尼韋爾生產(chǎn)力解決方案與服務部總裁戴維・巴克（David Barker,）表示：“倉庫中存儲的以及卡車上運輸?shù)漠a(chǎn)品包含大量數(shù)據(jù)，從重量、尺寸到物品名稱、過期日期以及箱子上的警告標簽等。找到一種能在一處捕捉這些數(shù)據(jù)并有效利用以簡化流程的方法，對許多運營工作而言都是一項挑戰(zhàn)。通過結合霍尼韋爾和 Stereolabs 的優(yōu)勢，我們能夠幫助供應鏈更高效地運轉，并解決主要的痛點問題。”

如今，許多倉庫和物流提供商采用人工操作方式，有些使用卷尺和秤來確定待運輸產(chǎn)品的尺寸和重量，還有些則使用固定系統(tǒng)或掃描通道來識別和測量通過傳送帶的每個箱子和包裹。與這些往往效率低下的流程相比，霍尼韋爾和 Stereolabs 合作推出的移動解決方案將使配送中心的日常運營更具靈活性。

此次霍尼韋爾與 Stereolabs 的強強聯(lián)手，無疑為物流倉儲行業(yè)的智能化升級注入了新動力。這款整合了雙方核心技術的移動解決方案，不僅打破了傳統(tǒng)測量方式的效率瓶頸，更通過實時數(shù)據(jù)整合與分析，為供應鏈全流程的優(yōu)化提供了精準依據(jù)。隨著該方案的落地應用，有望推動物流行業(yè)在成本控制、運營效率和管理精度上實現(xiàn)質(zhì)的飛躍，為未來智慧物流的發(fā)展樹立新的標桿。